基于BP神经网络的中小企业财务预警研究

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由于外部客观环境的不确定性以及中小企业自身的局限性,使得中小企业经营面临着巨大的财务风险。如果不及时发现危机,且采取行之有效的措施,会给投资人,债权人带来巨大的损失。此外,中小企业的健康发展对国家总体经济的作用是举足轻重的。因此,构建一套有效且准确的中小企业财务预警模型是有非常大的理论和实际意义的。本文的研究目的是建立一套准确且实用的中小企业财务预警模型。为了达成这一目的,在理论分析和结合前人研究以及中小企业自身特点的基础上,本文提出了适合中小企业财务预警的三级指标体系。然后选取深圳中小板块46家公司06年、07年和08年三年的数据进行实证研究。具体研究过程是:采用系统化的方法确定样本财务危机的警戒线;对06年、07年数据做T检验和主成分分析,以此对指标进行筛选;选取样本训练神经网络,并采用测试样本对训练好的网络进行测试,以此验证已训练网络的准确性。实证结果证实,已建立的中小企业财务预警模型可以很有效的对中小企业财务预警。并且实证结果显示中小企业T-1年财务因素中的盈利能力和偿债能力对T年的财务危机状况影响最大,而成长能力、资本结构、营运能力和非财务因素的影响相对很小。中小企业T-2年的财务因素中的盈利能力、营运能力和偿债能力,以及非财务因素中的技术因素对T年的财务危机状况影响最大,而成长能力、资本结构和公司治理因素的影响相对较小。与T-1年相比,营运能力对中小企业财务预警的影响力明显加大。最后根据得出的实证结果针对提高企业对财务危机的认识、如何加强盈利能力、如何保现金流量和如何提高技术创新等方面提出了相应的对策建议。
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